近日，我院赵东副教授联合印度信息技术学院PattathalV. Arun博士与西安电子科技大学物理学院周慧鑫教授团队在高光谱目标追踪领域取得重要进展，相关研究成果《SiamBSI: HyperspectralVideoTracker based onBandCorrelationGrouping andSpatial–SpectralInformationInteraction》于2025年8月14日在线发表于国际知名学术期刊Infrared Physics&Technology（中科院SCI二区）。我院赵东副教授为第一作者，我院为第一通讯单位。原文链接：https://doi.org/10.1016/j.infrared.2025.106063（图1）。

该研究提出了一种具有波段相关分组和空间-光谱信息交互机制的高光谱视频跟踪方法，简称SiamBSI。该方法旨在解决基于Siamese网络的跟踪中模板分支与搜索分支之间信息交互不足，以及现有高光谱图像降维方法判别能力有限的问题。该方法主要包括三个部分：首先，提出了一种新的降维方法，根据波段相关性和光谱偏差对高光谱图像进行分组降维，并在降维过程中生成多波段光谱先验掩码。其次，为了增强Siamese网络模板分支与搜索分支之间的信息交互，设计了一个额外的信息交互分支。与传统方法不同，该分支先在模板图像的本地目标区域与搜索区域之间进行特征相关性运算，然后从相关结果中提取特征。同时，该分支引入了空间-光谱信息交互（SI）模块，将空间结构特征（如边缘、纹理特征）与深层特征进行融合，有效应对背景复杂、尺度变化等问题。最后，结合光谱先验多波段掩码和真实标签，设计了一个光谱先导的样本判别机制，以优化正负样本的判定，提高分类和回归的准确性。该跟踪框架的主要优势在于克服了Siamese网络中信息交互不足的限制。实验结果表明，该方法在具有背景杂波等复杂场景下表现出了更强的跟踪能力。

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（图、文：赵东；审核：李松斌）